R语言完成1:N倾向性评分匹配PSM
时间: 2023-07-24 07:40:03 浏览: 114
好的,关于您的问题,我了解到在R语言中,可以使用MatchIt包来实现1:N倾向性评分匹配PSM。具体步骤如下:
1.导入MatchIt包
```
library(MatchIt)
```
2.准备数据
假设数据集为data,其中y为二元响应变量,t为二元处理变量,x1、x2、x3为控制变量,代码如下:
```
data <- data.frame(y, t, x1, x2, x3)
```
3.进行倾向性评分匹配
使用matchit函数进行倾向性评分匹配,设置参数method为"nearest",ratio为"N:1",morder为"random",distance为"logit"。
```
m.out <- matchit(t ~ x1 + x2 + x3, data = data, method = "nearest", ratio = "1:4", morder = "random", distance = "logit")
```
其中,ratio为"N:1"表示N个对照组匹配一个处理组,morder为"random"表示随机匹配。
4.输出匹配结果
可以使用summary函数查看匹配结果,代码如下:
```
summary(m.out)
```
匹配结果包括:匹配前后处理组和对照组的样本量、平均倾向分数、平均距离等指标,以及匹配效果的统计检验结果。
希望这些信息对你有所帮助。如果您对此有任何疑问,请随时问我。
相关问题
r语言psm1:n匹配
对于您的问题,引用提供了一个使用psmatch2命令的例子,该命令用于进行倾向性匹配得分分析。例子中选择了“nearest neighbor matching within caliper”匹配方法,使用logit模型进行拟合,并指定了1:1的匹配比例。另外,引用提供了一个在R语言中使用psm1函数进行倾向性匹配得分分析的例子。请注意,R语言中与Stata不同的是,psm1函数是用于进行倾向性匹配得分分析的。因此,您可以使用psm1函数进行n匹配的倾向性匹配得分分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PSM倾向匹配详细步骤和程序](https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details/108544496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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R语言4组倾向性评分匹配
倾向性评分匹配(Propensity Score Matching, PSM)是一种在因果推断中常用的统计方法,尤其适用于观察研究设计,如没有随机分组的情况。在R语言中,有多个包可以帮助进行这样的分析,其中最为人所知的是`Matching`和`MatchIt`。
1. `Matching`包:这个包提供了基础的倾向性评分匹配功能,包括配对、完全匹配、局部配对等。你可以使用`matchit()`函数来创建匹配样本,同时提供一些工具来评估匹配质量,如平衡检验(balancing tests)。
2. `MatchIt`包:这是一个更高级的包,除了基本的PSM,还支持多种匹配算法,如kernel matching、calipers匹配等。它的`match()`函数允许用户定义复杂的匹配策略,并提供了图形化的结果展示。
3. `optmatch`包:这个包提供了优化的配对方法,如optmatch()函数,以及更高级的功能,如子群匹配和非线性匹配模型。
4. `psmatchr`包:这是一个专门针对大规模数据集的PSM工具,它优化了计算效率,特别是对于大数据集的并行处理。`find.matches()`函数是其核心。
在进行倾向性评分匹配时,通常涉及以下步骤:
- 计算倾向性得分(propensity score),也就是每个个体被分配到实验组或对照组的概率。
- 设定匹配标准,比如精确匹配、近似匹配或完全匹配。
- 执行匹配,生成匹配样本。
- 检查匹配后的样本是否在关键变量上达到均衡,即处理组和对照组的分布相似。
- 评估匹配效果,如进行差异-in-differences (DID)分析或使用匹配后分析。
相关问题:
1. PSM方法如何确保结果的可靠性和有效性?
2. 如何选择合适的匹配方法?
3. 匹配后的样本大小会影响结果吗?
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